Windows10下用Anaconda3安装TensorFlow教程

这是我在本身的笔记本电脑上用Anaconda3安装TensorFlow的教程

1. 安装好Anaconda3版本

• (1) 注：能够发现最新版本是Anaconda5了（不要紧，下载就是了）
  
• (2) 注意安装anaconda时必定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装完后还有手动加入。并且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的。
  
• (3) 安装好了后，运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt
  

conda list

能够看到已经安装了numpy、sympy等经常使用的包。

2. 安装Tensorflow
有两种方法能够安装：

[方法一] cpu版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow

[方法二] gpu版本：pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu注意gpu版要事先选好并装好CUDA和cuDNN
本文限于篇幅，只总结了方法一的安装流程

方法一：CPU版本

• (1) 写这篇文章时，TensorFlow在Windows下已经支持支持Python 3.6版本。
• (2) 打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
  

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

• (3) 在Anaconda Prompt中，用Anaconda3建立一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
  

conda create -n tensorflow python=3.6

运行 开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，能够看到tensorflow的环境已经建立好了。

• (4) 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
  

activate tensorflow

• (5) 安装cpu版本的TensorFlow
  

pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

这样tensorflow cpu版本就安装好了。

当不使用TensorFlow时，能够经过deactivate来关闭TensorFlow环境：

• (6) 测试cpu版本的TensorFlow
  从新打开Anaconda Prompt—>activate tensorflow—>python来启动tensorflow，并进入python环境
  
  测试代码以下:

#TensorFlow使用图(Graph)来表示计算任务；并使用会话(Session)来执行图，经过Session.close()来关闭会话（这是一种显式关闭会话的方式）。会话方式有显式和隐式会话之分。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')  #初始化一个TensorFlow的常量
sess = tf.Session()  #启动一个会话
print(sess.run(hello))

• (7) 其余问题

  当咱们用Anaconda自带的iPython和Spyder以及jupyter notebook中输入 import tensorflow as tf的时候会失败，显示以下 No module named 'tensorflow‘，缘由是咱们没有在TensorFlow的环境下打开它们。
  
  为此，咱们须要在TensorFlow环境下安装这两个插件。

  • 打开Anaconda Navigator—>Environments—>tensorflow，选择Not installed，找到iPython和Spyder以及jupyter并安装。
    ipython:
    
    Spyder:
    
    jupyter notebook:
    

  (7).1 好的，安装好三个插件后，咱们用例子分别来运行试试（都要事先activate tensorflow来启动tensorflow）：

  ipython:

  Spyder:

  马上唤醒Spyder，并运行：

  jupyter notebook:

  马上唤醒jupyter notebook，并运行：

  (7).2 固然还有种更直接的方法因为直接tensorflow安装了三个插件，直接去菜单找到下面框选的，选一个用就好了，效果同样就不在赘述：

  
  若是选的是没框选的，是没法启动TensorFlow的，这点要格外注意。

至于方法二，篇幅有限，再者暂时我还没用到，等须要了再更，就酱紫 ^_^